Tarjan 算法 一.算法简介 Tarjan 算法一种由Robert Tarjan提出的求解有向图强连通分量的算法,它能做到线性时间的复杂度. 我们定义: 如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 例如:在上图中,{1 , 2 , 3 , 4 } , { 5 } ,  { 6 } 三个区域可以相

一.栈的介绍: 1)栈的英文为(stack)2)栈是一个先入后出(FILO-First In Last Out)的有序列表.3)栈(stack)是限制线性表中元素的插入和删除只能在线性表的同一端进行的一种特殊线性表.允许插入和删除的一端,为变化的一端,称为栈顶(Top),另一端为固定的一端,称为栈底(Bottom).4)根据栈的定义可知,最先放入栈中元素在栈底,最后放入的元素在栈顶,而删除元素刚好相反,最后放入的元素最先删除,最先放入的元素最后删除 5)出栈(pop)和入栈(push)的概念 栈

继上篇博文,今天我将先介绍一下什么是计数排序,将计数排序描述清楚后,再进行后续的桶排序方法解决这个问题. 通常情况下,一提到排序,大家第一反应就是比较,其实,今天我要说的这个计数排序,不是基于比较的排序算法. 计数排序的主要思路(精髓): 针对给定的一组整数数据,在其中任意选取一个数X,统计出这组数中不比X大的所有数据的个数n,那么,此时,X的大小次序就应该在这组数的n+1的位置了. 针对这个思想,有几点要注意: 1. 给定的数组A的数据,必须都是整数 2. 给定的数据比较稀疏的情况下,效率(空

HDU 2586 How far away ? Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 11320    Accepted Submission(s): 4119 Problem Description   There are n houses in the village and some bidirectional roads

原文链接http://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/7256007.html UPD(2018-5-13) : 细节修改以及使用了Latex代码,公式更加美观.改的过程中发现许多叙述上的问题,已经修改.然而得到这么多阅读量我真的是受宠若惊.于是我决定再补写一个在线$O(1)$查询的$RMQ$算法. 问题模型 对于一棵树,求两个节点的最近公共祖先(LCA). 如下图:(以下数字代表对应编号的节点) $1$ 和 $6$ 的 LCA 是 $8$ . $11$ 和 $1$

题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P3388 tarjan算法果然牛逼,时间复杂度是O(|V|+|E|),所以1e4个结点2e5条边的图完全不在话下orz orz 一个无向图求割点,该图不一定连通,所以要对没有访问过的点继续tarjan,这时候我就wa了几次,因为之前只用过一次tarjan,在参数设置里面我默认了从u=1开始建dfs树.每次只有根节点的father值等于其编号,这样就能唯一地标识它,学到了.其次在下面证明 tarjan中如果在处理回退边的

什么是算法? 计算机是人的大脑的延伸,它的存在主要是为了帮助我们解决问题. 而算法在计算机领域中就是为了解决问题而指定的一系列简单的指令集合.不同的算法需要不同的资源,例如:执行时间或消耗内存. 如果一个算法执行时间需要好几年或者需要占用非常大的内存,那么这算法几乎毫无用处,即使有价值使用场景也非常有限. 因此,一般上我们讨论一个算法的优劣的时候可以通过时间和空间两个维度来衡量,也就是常说的: 1.时间复杂度: 2.空间复杂度: 我们当然希望执行时间和消耗内存都越少越好,但很多时候其实我们无法同

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度. 其作用: 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量: 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间. (算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度). 简单来说,时间复杂度指的是语句执行次数,空间复杂度指的是算法所占的存储空间 时间复杂度 计算时间复杂度的方法: 用常数1代替运行时间中的所有加法常数 修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项 去除最高阶项的系数 按数量

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度. 其作用: 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量: 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间. (算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度). 简单来说,时间复杂度指的是语句执行次数,空间复杂度指的是算法所占的存储空间 计算时间复杂度的方法: 用常数1代替运行时间中的所有加法常数 修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项 去除最高阶项的系数 按数量级递增排列,

DOMContentLoaded触发原理: 1.规范总是那么的晦涩,但至少有一点是可以明确了的,就是在JS(不包括动态插入的JS)执行完之后,才会触发DOMContentLoaded事件. 2.DOMContentLoaded事件本身不会等待CSS文件.图片.iframe加载完成.它的触发时机是:加载完页面,解析完所有标签(不包括执行CSS和JS),并如规范中所说的设置interactive 和执行每个静态的script标签中的JS,然后触发.而JS的执行,需要等待位于它前面的CSS加载(如果是

序 到目前为止,关于排序的问题,前面已经介绍了很多,从插入排序.合并排序.堆排序以及快速排序,每一种都有其适用的情况,在时间和空间复杂度上各有优势.它们都有一个相同的特点,以上所有排序的结果序列,各个元素的次序都是基于输入元素之间的比较,因此,把这类排序成为比较排序. 对一个含有n个元素的输入序列,任何比较排序在最坏情况下都要用(nlogn)次比较来进行排序,由此也可以知道合并排序和堆排序是渐进最优的. 本章介绍了三种线性时间排序算法,计数排序.基数排序和桶排序,这些算法都是用非比较的操作来确定

时间&空间复杂度 时间复杂度: 通俗来说就是随着数据量的增加,程序运行的时间花费量是怎么变化的,时间复杂度常用大o表示.举个例子,猜数字,猜10个,100个.1000个,猜数的数据量是在增加的,但是实际运行程序花费的时间是怎么变化的呢,是线性的?常数的?还是指数的,它反映的是一个趋势.简而言之,时间复杂度反映的是程序执行时间随输入规模增长的量级.从某种程度上将可以展示算法的scale ability. how to analyze?  e.g1:如下,当我们不断增长i的数值,循环的次数也跟着变化

[SinGuLaRiTy-1035] Copyright (c) SinGuLaRiTy 2017. All Rights Reserved. 关于树链 树链是什么?这个乍一看似乎很陌生的词汇表达的其实就是在一棵树中从一个节点到另外一个节点的路径.在许多看似复杂的图论问题中,我们实际上只要对其进行适当的处理,把图转化为一棵树,问题就会得到化简,再运用树链的相关思想就可以较为轻松地解决. 树上倍增 所谓的“树上倍增”,其实就是一种记录节点的方法.我们定义一个数组f[i][j],表示节点i的第2^j

最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射.一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求:另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少磁盘容量需求,也会将文件进行压缩,尽管现在的网络带宽越来越高,压缩已经不像90年代初那个时候那么迫切,但在很多场合下仍然需要,其中一个原因是

Given an integer array of size n, find all elements that appear more than ⌊ n/3 ⌋ times. The algorithm should run in linear time and in O(1) space. Hint: How many majority elements could it possibly have? Do you have a better hint? Suggest it! 这道题让我们

463. Island Perimeterhttps://leetcode.com/problems/island-perimeter/就是逐一遍历所有的cell,用分离的cell总的的边数减去重叠的边的数目即可.在查找重叠的边的数目的时候有一点小技巧,就是沿着其中两个方向就好,这种题目都有类似的规律,就是可以沿着上三角或者下三角形的方向来做.一刷一次ac,但是还没开始注意codestyle的问题,需要再刷一遍. class Solution { public: int islandPerime

转自:http://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7959921#t4 百度一面 1.给定一个字符串比如“abcdef”,要求写个函数编程“defabc”,位数是可变的.这个比较简单,我用的是strcpy和memcpy,然后他问有什么优化的办法,我就不知道了. 2.socket过程就是socket的server和client整个流程写下来,这个还是没啥问题的. 3.数据结构二叉树的遍历,给了个二叉树,前序.中序.后序写出来,这个没什么难度.

首先,对于评述算法优劣术语的说明: 稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面:即排序后2个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同 不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后a可能会出现在b的后面: 内排序:所有排序操作都在内存中完成: 外排序:由于数据太大,因此把数据放在磁盘中,而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行: 时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间. 空间复杂度: 运行完一个程序所需内存的大小. 关于时间空间复杂度的更多了解看书程杰大大编写的<大话数据结构>

Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation Google  2016.10.06 官方 Blog 链接:https://research.googleblog.com/2016/10/graph-powered-machine-learning-at-google.html 今天讲的是一个基于 streaming approximation 的大规模分布式半监督学习框架,出自 Goo

P01: 01背包问题 题目 有N件物品和一个容量为V的背包.第i件物品的费用是c[i],价值是w[i].求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大. 基本思路 这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放. 用子问题定义状态:即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值.则其状态转移方程便是:f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}. 这个方程非常重要,基本上所有跟背包相

Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: b=a−α∇F(a)⇒f(a)≥f(b)(1)(1)b=a−α∇F